结构光三维测量方法与相关技术
结构光三维定位
结构光三维定位
结构光三维定位是一种通过结构光技术实现的三维定位方法。
它利用结构光器件（例如激光、LED等）发射出的光束，经
过场景物体反射或散射后，通过相机或其他传感器捕捉到的图像信息，计算出物体在三维空间中的位置和姿态。
结构光三维定位的基本原理是利用投影的结构光在目标物体上产生一组规律的条纹或图案，通过观察这些条纹或图案在物体表面的扭曲或形变，可以获取目标物体的三维信息。
常用的结构光三维定位技术包括三角测量法、相位测量法和多视图几何法等。
在结构光三维定位中，需要进行标定和配准的工作，以确保图像和实际物体的对应关系。
标定过程通常包括摄像机标定、投影器标定和相机-投影器坐标系对齐等。
配准过程则是将采集
到的图像与已知的模型进行匹配，通过解算得到物体在三维空间中的位置和姿态。
结构光三维定位广泛应用于工业自动化、机器人导航、虚拟现实、医疗影像、安全监控等领域。
它具有测量速度快、精度高、非接触等优点，能够实时获取物体的三维信息，为许多应用提供了重要的技术支持。
《空间视觉伺服结构光三维测量方法研究》
《空间视觉伺服结构光三维测量方法研究》一、引言随着科技的进步，三维测量技术在工业制造、医疗诊断、虚拟现实等多个领域的应用越来越广泛。
结构光三维测量技术作为一种重要的三维测量方法，其准确性和效率得到了广泛认可。
本文将针对空间视觉伺服结构光三维测量方法进行深入研究，旨在提高其测量精度和效率。
二、结构光三维测量技术概述结构光三维测量技术是一种通过投射特定模式的光线到被测物体表面，然后通过相机捕捉光线在被测物体表面形成的形状信息，从而实现对物体三维形貌的测量。
该技术具有非接触、高精度、快速等优点，广泛应用于各种工业检测和三维建模领域。
三、空间视觉伺服系统空间视觉伺服系统是结构光三维测量的核心部分，它通过控制相机和投影仪的运动，实现对被测物体的全方位、多角度测量。
该系统包括视觉模块、伺服模块和控制模块。
视觉模块负责捕捉被测物体的图像信息；伺服模块根据视觉模块提供的信息，控制相机和投影仪的运动；控制模块则负责整个系统的协调和控制。
四、空间视觉伺服结构光三维测量方法空间视觉伺服结构光三维测量方法主要包括光线投射、图像捕捉、数据处理和三维重建四个步骤。
1. 光线投射：通过投影仪向被测物体投射特定模式的结构光，如线结构光、点结构光或网格结构光等。
2. 图像捕捉：通过相机捕捉光线在被测物体表面形成的形状信息，包括形变信息和位置信息等。
3. 数据处理：将捕捉到的图像信息传输至计算机，通过图像处理算法提取出有用的三维数据信息。
4. 三维重建：根据提取出的三维数据信息，通过三角法、相位法等算法进行三维重建，得到被测物体的三维形貌。
五、研究重点与难点在空间视觉伺服结构光三维测量方法的研究中，主要面临以下重点和难点：1. 光线投射模式的优化：不同的投射模式会影响测量的精度和效率，因此需要研究如何选择合适的投射模式。
2. 图像处理算法的改进：图像处理是提取有用信息的关键步骤，需要研究更高效的图像处理算法以提高测量速度和精度。
3. 三维重建算法的优化：三维重建是结构光三维测量的核心步骤，需要研究更精确的三维重建算法以提高测量精度。
线结构光三维测量系统关键技术的研究
线结构光三维测量系统关键技术的研究
线结构光三维测量系统是一种利用线结构光技术实现三维测量的新型非接触式测量系统，广泛应用于零件的形状测量、复杂零件的几何量测，机器人产品质量检测、产品立体
检测以及空间运动学机器视觉测量系统中。
近年来，由于线结构光技术的持续发展，线结
构光三维测量系统的精度和测量速度不断提升，使三维测量技术在更多的工业领域得到应用。
线结构光三维测量系统以视觉三角测量原理为核心，使用高速相机搭配光缆或激光系
统照明，其能够对物体形状、面曲面波纹等表面特征快速准确地进行三维测量。
若使用激
光系统照明，在高度范围内，测量精度能达到毫米量级，测量速度更加快捷。
线结构光三维测量系统有一整套完备的关键技术，包括激光系统、图像采集系统、图
像处理技术、三维测量算法以及联网系统等。
激光系统的关键技术是激光投射仪，激光投
射仪能够在物体表面投射出各种线条形状的线结构光。
图像采集系统要求拥有高质量、高
速度以及高精度的图像采集系统，图像处理技术要求计算机能够进行自动识别复杂形状的
三维物体，三维测量算法理论要求采用能够提高测量精度且计算较少的三角测量数学模型，以此加快系统测量速度。
最后，线结构光三维测量系统要求采用稳定可靠的网络系统，以实现远程监控和可视
化管理，实现更加便利的操作和管理，提高企业的工作效率。
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法
多场景下结构光三维测量激光中心线提取方法在我们日常生活中，三维测量技术已经悄悄地融入了很多领域。
从汽车制造到医疗检测，再到艺术创作，三维测量真是无处不在。
而在这些技术背后，有一种叫做“结构光三维测量”的方法，听上去有点高深莫测，其实它的原理并不复杂。
简单来说，结构光就是通过投射一系列光线到物体表面，再根据光的变形来推算物体的三维形状。
这就像是用手电筒照射一个球，观察光线的变化来判断球的大小和形状。
今天我们聊聊的，就是如何提取这些光线中的“激光中心线”。
光是结构光三维测量的核心。
说到激光中心线，很多人可能第一反应是，这个东西就像电影里那些神秘的激光束，能切开钢铁，能精确定位。
但激光中心线提取是一个非常细致的活儿，要说复杂，简直就是一门艺术。
想象一下，一个激光束投射到物体上，不是直接照在物体表面，而是经过一番折射、反射，甚至是弯曲，最后才会出现在屏幕上。
这个过程中，我们要从“乱糟糟”的激光数据中找到最精确的中心线，确保它准确无误。
问题来了，为什么激光中心线如此重要呢？激光中心线其实是整个三维测量的基础。
如果我们连激光的中心都找不到，其他的测量数据怎么可能精准？就像我们做饭，连盐都没放好，怎么能指望味道好呢？如果测量不准，结果也就没什么意义了。
我们需要通过激光中心线来准确地确定物体的轮廓、形状、尺寸，甚至是它的表面细节。
这一步搞得好，接下来的三维重建才有可能做得像模像样。
但说到提取激光中心线，难度可不小。
毕竟，激光条纹是连续的，亮度不均匀，还常常受外界环境的影响，比如光线的变化，或者是物体表面有反射光等，这些都会影响激光的精准度。
就像我们在阳光下看手机屏幕，明明手机上显示的内容很清晰，但因为反光，怎么看都觉得模糊。
所以提取激光中心线，要求我们不仅要有精确的算法，还得有过硬的技术功底。
就像修理手机的师傅，技术好坏直接影响最终结果，哪怕一个小小的误差，都会导致整个三维重建出问题。
有些时候，激光条纹的形态并不是那么规则，特别是在复杂的物体表面。
线结构光三维测量原理
线结构光三维测量原理线结构光三维测量是一种常用的三维形貌获取技术，通过投射一束具有特定结构的光线，利用物体表面对光线的反射或者散射来获取物体表面的三维形状信息。
这种技术广泛应用于工业制造、医学影像、文物保护等领域，在提高生产效率、保护文物、医学诊断等方面发挥着重要作用。
线结构光三维测量的原理是利用光学投影原理，通过投射一束特定结构的光线（如条纹、格网等），使得物体表面在不同位置产生不同的反射或散射效果。
通过相机捕获物体表面的反射或散射图像，并通过图像处理算法进行分析，从而得到物体表面的三维形状信息。
在进行线结构光三维测量时，首先需要确定光源、相机和物体之间的相对位置关系，确保光线能够正确照射到物体表面并被相机捕获到。
然后，通过控制光源的投射角度和结构，使得物体表面产生清晰的反射或散射效果，以便后续的图像处理分析。
在图像处理方面，通常会采用相位解析技术来获取物体表面的高度信息。
通过对捕获到的图像进行相位差分分析，可以得到物体表面在不同位置的相位信息，进而计算出物体表面的三维坐标信息。
这种相位解析技术能够实现高精度的三维形貌测量，广泛应用于工业制造领域。
除了相位解析技术外，还有基于深度学习的图像处理算法在线结构光三维测量中得到了广泛应用。
通过训练神经网络模型，可以实现对复杂物体表面的三维形状信息的准确提取，进一步提高了测量的精度和效率。
总的来说，线结构光三维测量是一种基于光学原理和图像处理技术的高效三维形貌获取方法。
它在工业制造、医学影像、文物保护等领域发挥着重要作用，为相关领域的发展提供了有力支持。
随着图像处理技术的不断发展和创新，线结构光三维测量技术将会更加普及和应用，为人类社会的发展带来更多的便利和进步。
基于相移法的结构光三维测量技术
基于相移法的结构光三维测量技术1. 引言结构光三维测量技术是一种非接触、高精度的测量方法，广泛应用于工程、制造、医学等领域。
其中，基于相移法的结构光三维测量技术以其高精度、高速度的特点备受关注。
本文将介绍基于相移法的结构光三维测量技术的原理、应用以及发展趋势。
2. 原理基于相移法的结构光三维测量技术利用光的干涉原理和相移算法，通过投射不同相位的光条纹，再通过相位差的测量来得到被测物体的三维形状信息。
其原理可以简单描述如下：将光源发出的光通过投影装置投射到被测物体表面。
投影装置可以是激光器、LED阵列或数字投影仪等。
通过改变投影光的相位，例如通过改变光的频率或改变投影光的光程差，可以得到不同相位的光条纹。
这些光条纹会在被测物体表面产生干涉，形成一系列亮暗交替的条纹图案。
然后，通过相机或其他光学传感器来捕捉被测物体表面的条纹图案。
相机可以是CCD、CMOS等。
利用相移算法对捕捉到的条纹图案进行分析处理，从而得到被测物体的三维形状信息。
相移算法可以通过计算条纹图案的相位差来确定物体表面每个点的高度或深度。
3. 应用基于相移法的结构光三维测量技术在许多领域都有广泛的应用。
以下是其中几个典型的应用示例：3.1 工业制造在工业制造领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以用于产品尺寸和形状的测量、表面缺陷的检测以及零件的配准。
例如，在汽车制造中，可以利用该技术对汽车外壳进行检测和测量，以保证汽车的质量和安全性。
3.2 医学领域在医学领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以应用于牙齿、骨骼和皮肤等组织的形状和变形测量。
例如，在牙科领域，可以利用该技术对牙齿进行三维形状的测量，以便制作适合的牙套和牙冠。
3.3 文化遗产保护在文化遗产保护领域，基于相移法的结构光三维测量技术可以用于古建筑、雕塑和绘画等文物的保护和修复。
例如，在对古建筑进行保护和修复时，可以利用该技术对建筑的形状和结构进行精确测量，以便进行合理的修复和保护措施。
三维变形测量精度的方法
三维变形测量精度的方法
三维变形测量精度的方法包括以下几种：
1. 结构光三维扫描：利用结构光原理，通过投影光线在物体表面形成的图案来测量物体的三维形状和变形。
该方法的精度取决于投影光线的分辨率和相机的分辨率。
2. 相位测量法：通过将物体表面的相位信息转化为高度信息来测量三维形状和变形。
相位测量法可以使用光栅投影、运动相机等不同的技术实现，精度受到相机分辨率和测量系统稳定性的影响。
3. 视频测量法：利用多个相机同时拍摄物体表面的图像，并通过图像处理技术来测量物体的三维形状和变形。
视频测量法的精度取决于相机的分辨率和图像处理算法的准确性。
4. 激光雷达扫描：利用激光雷达测量物体表面的距离信息，并通过多次扫描来获取物体的三维形状和变形。
激光雷达扫描具有较高的精度和测量速度，但设备成本较高。
5. X射线测量：利用X射线技术来测量物体的三维形状和变形，在医疗和工程学领域得到广泛应用。
X射线测量具有较高的精度，但对设备和辐射防护要求较高。
这些方法可以单独或混合应用，根据具体应用需求选择合适的方法。
在实际测量中，还需要考虑到测量环境、标定校准等因素对测量精度的影响。
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究
基于双目线结构光的三维重建及其关键技术研究基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法，在计算机视觉和图像处理领域有广泛应用。
本文将探讨双目线结构光三维重建的基本原理和关键技术。
一、基本原理双目线结构光的三维重建基于以下原理：通过投射具有特定空间编码的光线，利用摄像机捕捉图像，并对图像进行处理和分析，可以推断出场景中物体的三维形状和深度信息。
二、关键技术1. 双目成像双目成像是双目线结构光重建的基础。
通过使用两个物理上分开的相机，可以获取场景的不同视角，从而获得更多的信息，提高重建的精度和稳定性。
2. 线结构光投影线结构光投影是双目线结构光重建的核心技术。
通过投射特定编码的结构光，可以在场景中形成一系列光条或光带，从而在摄像机中产生对应的图像。
这样，可以通过分析图像中结构光的失真或形状变化，来推断物体表面的深度信息。
3. 结构光编码结构光编码是双目线结构光重建的重要组成部分。
通过在结构光中引入编码，可以增加光条或光带的区分度，从而提高重建的精度。
常见的编码方法包括灰度编码、正弦编码、校正编码等。
4. 影像获取与处理双目线结构光重建需要获取并处理图像数据。
影像获取涉及到摄像机的标定、同步和触发等技术，以确保双目系统的准确性和稳定性。
影像处理包括去噪、校准、纹理映射等步骤，以提取出有效的结构光信息，并进行后续的三维重建处理。
5. 三维重建算法三维重建算法是双目线结构光重建的核心内容。
常见的算法包括三角测量、立体匹配、点云拼接等。
这些算法通过分析不同视角的结构光图像，通过匹配和计算来推断物体的三维形状和深度信息。
6. 点云处理与可视化三维重建通常最终呈现为点云模型。
点云处理涉及到点云滤波、配准、分割等技术，以去除噪声、合并重叠点云、提取物体表面等。
点云可视化则将点云数据以直观的形式呈现，便于人们观察和理解。
综上所述，基于双目线结构光的三维重建是一种常见的三维重建方法。
它利用投射特定编码的结构光，结合双目成像和影像处理技术，通过分析图像中的结构光信息，推断物体的三维形状和深度信息。
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本技术公开了一种结构光三维测量方法，属于计算机视觉技术领域；方法包括：步骤S1，采用深度预测模型对目标物体的表面形成的第一变化图像进行预测，得到目标物体的深度图像；步骤S2，根据不同相移的第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用深度图像，对第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对连续相位场的分布图进行处理，以得到得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对目标物体的三维测量。
上述技术方案的有益效果是：能够减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
权利要求书1.一种结构光三维测量方法，采用投影装置先后将伪随机图案和具有不同初始相位的标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后采用相机装置记录所述目标物体的表面经投射形成的图像；其特征在于，会预先训练形成一深度预测模型，所述深度预测模型的输入数据为投射所述伪随机图像后在所述目标物体的表面形成的一第一变化图像，输出数据为预测得到的所述目标物体的深度图像；所述光栅条纹图案投射到所述目标物体的表面并形成对应的第二变化图像；所述结构光三维测量方法具体包括：步骤S1，采用所述深度预测模型对所述目标物体的表面形成的所述第一变化图像进行预测，得到所述目标物体的所述深度图像；步骤S2，根据不同相移的所述第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用所述深度图像，对所述第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对所述连续相位场的分布图进行处理，以得到所述得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对所述目标物体的三维测量。
2.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：步骤S21，根据所述第一变化图像中得到的每一点的初始点云坐标以及所述深度图像分别处理得到每一点的空间点坐标；步骤S22，根据所述空间点坐标分别处理得到每一点的相位初值；步骤S23，根据每一点的所述相位初值分别处理得到每一点的条纹级数；步骤S24，根据每一点的条纹级数对每一点上根据所述第二变化图像计算得到的所述主值相位进行相位展开，以得到所述连续相位场的分布图。
3.如权利要求2所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S21中，根据所述第一变化图像中每一点的所述初始点云坐标以及所述深度图像，采用双线性插值方法分别处理得到每一点的所述空间点坐标。
4.如权利要求2所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述步骤S22具体包括：步骤S221，根据所述空间点坐标得到对应点在在投影平面上的投影坐标系中的投影点坐标；步骤S222，根据所述投影点坐标处理得到对应点的所述相位。
5.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型采用卷积神经网络结构实现。
6.如权利要求5所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型采用Encode-Decode形的全卷积神经网络结构实现。
7.如权利要求5所述的结构光三维测量方法，其特征在于，所述深度预测模型中的损失函数采用下述函数实现：其中，yij用于表示所述深度图像的真实值；用于表示所述深度图像的预测值；在每次梯度下降时，8.如权利要求1所述的结构光三维测量方法，其特征在于，在系统离线的状态下，分别生成用于训练形成所述深度预测模型的训练数据，以及训练形成所述深度预测模型。
技术说明书一种结构光三维测量方法技术领域本技术涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种结构光三维测量方法。
背景技术结构光三维测量是一种主动式光学三维测量技术，其采用投影装置向被测物体投射经调制或者编码的光学图案(即结构光图案)，同时相机拍摄经被测物体表面调制而发生变形的结构光图案，随后从这些携带有被测物体表面三维信息的图像中计算出被测物体表面点的三维坐标。
相比于双目视觉法以及飞行时间法(Time of Flight，ToF)等三维测量方法，结构光三维测量具有全场扫描、高测量速度、高分辨率和高精度等显著优势，可广泛应用在工业检测、3D打印、逆向工程、文物保护、医学、三维物体识别、虚拟穿戴、娱乐等在内的众多领域。
得益于DLP(Digital Light Processing，DLP)技术的发展，使得结构光图案可以通过计算机编程灵活选择，最大限度的满足测量精度和测量速度的要求。
因此，结构光三维测量方法逐渐成为物体三维测量的主流方式。
在结构光三维测量中，根据编码策略可以分为时间编码、空间编码和直接编码，而根据结构光图案类型又可以分为光栅条纹图案、二值编码图案、空间编码图案以及伪随机图案等测量方式。
其中光栅条纹图案由于测量精度高以及速度快等优点，是目前普遍采用的结构光三维测量技术。
采用光栅条纹图案进行结构光三维测量的基本思想是投射具有周期性的光栅条纹，经目标表面形状调制而产生相应的相位变化，通过求取变形光栅条纹的相位并结合标定的系统参数从而求取物体表明的三维信息。
代表性的计算方法有傅里叶轮廓术(FTP，Fourier Transform Profilometry)和相位轮廓术(Phase Measurement Profilometry，PMP)等方法。
其中，相位场的计算是PMP计算方法的关键，相移法是通过采集多帧有一定相移的光栅条纹图案来计算包含被测物体表面三维信息的相位场，在相移法中往往得到的是相位主值，与真实值还相差一个2kπ，因此需要解相位 (Phase Unwrapping)从而得到快速连续的相位场分布。
解相位是PMP中关键技术问题之一，直接影响着相移法测量的精度和速度。
通常来说，直接在相位主值图上进行解相位是非常耗时的，其通过在相位主值图上检测2π跳变来解相位，但是这种解相位方法不能处理非常复杂或者是不连续的物理表面。
与此相对应的是时间解相位方法，其通过投射不同的条纹图案来确定整个相位场中各像素所处的条纹级数，但是这种方法虽然对复杂物体表面的解相位效果较好，但是需要增加额外的投射图案，从而降低了处理速度。
并且，常见的解相位方法是采用Gray二值编码图案，其缺点是解相位依赖于图像二值化的准确性。
综上，提高解相位的速度和质量是提高相移法三维高精度测量的关键。
技术内容根据现有技术中存在的上述区别技术特征，现提供一种结构光三维测量方法的技术方案，旨在减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
上述技术方案具体包括：一种结构光三维测量方法，采用投影装置先后将伪随机图案和具有不同初始相位的标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后采用相机装置记录所述目标物体的表面经投射形成的图像；其中，会预先训练形成一深度预测模型，所述深度预测模型的输入数据为投射所述伪随机图像后在所述目标物体的表面形成的一第一变化图像，输出数据为预测得到的所述目标物体的深度图像；所述光栅条纹图案投射到所述目标物体的表面并形成对应的第二变化图像；所述结构光三维测量方法具体包括：步骤S1，采用所述深度预测模型对所述目标物体的表面形成的所述第一变化图像进行预测，得到所述目标物体的所述深度图像；步骤S2，根据不同相移的所述第二变化图像，计算每一点的主值相位，并利用所述深度图像，对所述第二变化图像中每一点的主值相位进行相位展开处理，以得到连续相位场的分布图；步骤S3，采用标定的系统参数对所述连续相位场的分布图进行处理，以得到所述得到目标物体的表面每一个三维点的坐标，从而实现对所述目标物体的三维测量。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S2具体包括：步骤S21，根据所述第一变化图像中得到的每一点的初始点云坐标以及所述深度图像分别处理得到每一点的空间点坐标；步骤S22，根据所述空间点坐标分别处理得到每一点的相位初值；步骤S23，根据每一点的所述相位初值分别处理得到每一点的条纹级数；步骤S24，根据每一点的条纹级数对每一点上根据所述第二变化图像计算得到的所述主值相位进行相位展开，以得到所述连续相位场的分布图。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S21中，根据所述第一变化图像中每一点的所述初始点云坐标以及所述深度图像，采用双线性插值方法分别处理得到每一点的所述空间点坐标。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述步骤S22具体包括：步骤S221，根据所述空间点坐标得到对应点在在投影平面上的投影坐标系中的投影点坐标；步骤S222，根据所述投影点坐标处理得到对应点的所述相位。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型采用卷积神经网络结构实现。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型采用 Encode-Decode形的全卷积神经网络结构实现。
优选的，该结构光三维测量方法，其中，所述深度预测模型中的损失函数采用下述函数实现：其中，yij用于表示所述深度图像的真实值；用于表示所述深度图像的预测值；在每次梯度下降时，优选的，该结构光三维测量方法，其中，在系统离线的状态下，分别生成用于训练形成所述深度预测模型的训练数据，以及训练形成所述深度预测模型。
上述技术方案的有益效果是：提供一种结构光三维测量方法，能够减少投射图像的数量，提高空间编码的效率和质量，最终获得高精度的三维测量结果。
附图说明图1是结构光三维测量方法中，测量系统的几何模型示意图；图2是本技术的较佳的实施例中，一种结构光三维测量方法的总体流程示意图；图3是本技术的较佳的实施例中，于图2的基础上，处理得到连续相位场分布的流程示意图；图4是本技术的较佳的实施例中，于图3的基础上，处理得到每一点的相位的流程示意图；图5是本技术的一个实施例中，深度预测模型的示意图。
具体实施方式下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。
基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
下面结合附图和具体实施例对本技术作进一步说明，但不作为本技术的限定。
基于现有技术中存在的上述问题，现提供一种结构光三维测量方法，该测量方法中，采用投影装置先后将伪随机图案和具有标准余弦分布的光栅条纹图案投射到目标物体的表面，随后利用相机装置记录目标物体的表面经投射形成的图像，其系统几何模型如图1中所示，其中照相装置的坐标系(也就是图像坐标系)为Ocxcyczc，成像平面为n*m的平面，世界坐标系为Oxyz， P点为世界坐标系中目标物体表面的某一点，P1为点P在Oxyz坐标系中的X轴平面上的投影点，P2为点P在Oxyz坐标系中的Y轴平面上的投影点。